Spark MLlib 特征工程系列—特征转换MinMaxScaler

Spark MLlib 特征工程系列—特征转换MinMaxScaler

MinMaxScaler 是一种常见的数据预处理方法，它将特征缩放到指定的范围内（通常是 0 到 1 之间）。这种缩放方式在数据分析和机器学习中非常有用，尤其是在需要对不同特征进行统一处理、保持数据相对分布的情况下。

本文将详细介绍 MinMaxScaler 的原理、代码示例、实际应用场景，以及与其他数据缩放方法的对比。

1. 什么是 MinMaxScaler？

MinMaxScaler 通过线性变换将特征值缩放到指定范围。它的主要目的是确保所有特征在相同的范围内，从而消除特征间因量级差异导致的影响。

MinMaxScaler 的转换公式如下：

[ x scaled = x − x m